أدى ظهور أجهزة الاستشعار الدقيقة ذات الأسعار المعقولة ، مثل أنظمة القياس بالقصور الذاتي MEMS ، والتي يتم تطبيقها في الأنظمة المضمنة وأجهزة إنترنت الأشياء ، إلى جلب تقنيات مثل ترشيح كالمان ، القادرة على دمج المعلومات من أجهزة استشعار أو مصادر متعددة ، إلى الاهتمام من الطلاب والهواة.
سيعمل هذا الكتاب على تطوير المفاهيم الأساسية الضرورية فقط ، مما يساعد جمهورًا أكبر بكثير من القراء على تطوير فهم وحدس سيمكنهم من متابعة شرح خوارزمية ترشيح كالمان.
الميزات الرئيسية: يوفر فهمًا بديهيًا لنهج ترشيح كالمان نظرة عامة موجزة للمفاهيم لتعزيز إمكانية الوصول وجذب جمهور عريض تقنيات التعلم التفاعلية مع أمثلة التعليمات البرمجية
المقدمة
يوفر مرشح كالمان ، الذي تصوره الدكتور رودولف إي. هذا نوع شائع من المواقف في دراسة العديد من الأنظمة الديناميكية العملية ، في مجالات متنوعة.
كان لمرشح كالمان تأثير مهم على التقدم في المجالات المتعلقة بملاحة السفن والطائرات والمركبات الفضائية. في مجالات الاستخدام الأولية هذه ، تم استخدام مرشح Kalman بشكل حصري تقريبًا لتطبيقات محددة للغاية ، من قبل مجموعة صغيرة جدًا من المستخدمين المتخصصين للغاية. ومع ذلك ، في القرن الحادي والعشرين ، أدى تطبيقه المحتمل على الروبوتات الصغيرة والمركبات المصغرة بدون طيار إلى توسيع نطاق جاذبية نهج التقدير القوي هذا لجمهور أوسع بكثير. علاوة على ذلك ، فإن الظهور الأخير لوحدات القياس بالقصور الذاتي المصغرة الرخيصة (IMUs) أو وحدات الاستشعار المغناطيسية والمعدل الزاوي والجاذبية (MARG) في التطبيقات المعاصرة قد زاد من أهمية تقنيات مثل ترشيح كالمان ، القادرة على دمج المعلومات من أجهزة استشعار متعددة. بالطبع ، كل هذه التطبيقات المعاصرة تعمل البيانات الرقمية ، وعلى هذا النحو ، يتم تناولها بواسطة عامل تصفية منفصل كالمان ، وهو موضوع هذا الكتاب.
هذا الكتاب هو جهدنا لتزويد ذلك الجمهور الأوسع بعرض تقديمي لمرشح كالمان الذي لا يمثل مجرد قائمة “كتاب طبخ” من الخطوات (والتي قد تؤدي إلى استخدام دون المستوى الأمثل لهذه الأداة المهمة) ، مع عدم مطالبة القارئ خاض العديد من البراهين الرسمية لإنجاز اشتقاق صارم للخوارزمية. هذه البراهين قدمها كالمان في ورقته البحثية عام 1960 وآخرين درسوا القضية من منظور رسمي منذ ذلك الحين.
